发布日期：2026-06-22 08:42:10 浏览次数： 1638
作者：研究Agent的云
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宝玉的“翻车”日志，揭示了真正好用的工具如何从真实使用中诞生。与其追求完美设计，不如在磕碰中迭代。
核心内容：
1. baoyu-design Skill 在实际使用中暴露的具体问题
2. 宝玉通过 Agent 分析并解决问题的完整循环
3. 从工具迭代中提炼出的“先使用，后优化”理念
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
前几天，宝玉在群里分享了一个他的 Skill 迭代日志。我点进去看完，最打动我的不是技术细节本身，而是那种“用着用着就发现了不对劲”的真实感。
他做的 baoyu-design Skill，在帮他做 PPT 的时候，样式表总是铺不满整页，渐变色也莫名其妙丢了。换作我们很多人，第一反应大概是“算了，手动调一下吧”。但他没有，他把问题直接丢给 Agent，让 Agent 分析原因、给方案、加测试，然后一键更新。
这个循环，自己用 → 发现问题 → 让 Agent 分析 → 确认 → 更新，听起来平平无奇，但它恰恰是我们很多人和好工具之间，就差的那一步。
我们总觉得，做一个好用的 Skill 得先把所有功能想周全。可事实是，最好的工具从来不是“设计”出来的，而是在一次次真实的磕碰里“长”出来的。
# 我把 Skill 用到了真实场景里
宝玉做的这个 Skill 叫 baoyu-design，简单说就是一个在 Claude Code 里帮你做 PPT、动画视频、网站的助手。你可以让它调用 AI 画图来配图，最后还能导出成 PPTX 文件，在 PowerPoint 或者 Keynote 里二次编辑。
听起来已经很完整了对吧。
可他自己一用，问题就来了。导出的 PPTX 样式表没铺满整页，渐变色也丢了。这两个问题单独看都不大，但合在一起，导出来的文件根本没法直接用。你满怀期待地点开导出的文件，发现排版全歪了，颜色也不对了，那种感觉就像烤了半天的蛋糕，打开烤箱一看塌了。
换作我们大多数人，大概率的做法是手动调一下，然后叹口气，下回注意。
但宝玉选了另一条路。他把问题原原本本丢给了 Agent，让它去分析为什么会这样，给出具体的修复方案，顺便把测试也加上。
我看到这段日志的第一反应，是他真”敢”。
敢把问题暴露出来，敢让 Agent 帮忙解决，敢在公开群里分享这个“翻车”的过程。这种“敢”，比任何 Skill 的功能本身都重要。
因为大部分人做 Skill 的心态是”做完就算了”，觉得能跑就行。可真正好用的工具，都是在一次次”不对劲”里磨出来的。
# 迭代是一种生活方式
我们一听到“迭代”这个词，脑子里浮现的大概是程序员改 bug 的画面。一堆报错日志，一个红叉，然后啪啪啪敲键盘修好。
但宝玉做的事情不太一样。他的迭代循环很简单：自己用 → 发现问题 → 让 Agent 分析 → 出方案 → 确认 → 更新。
翻译成大白话就是：先拿去用，用着不对劲了，再想办法改。
这跟我们小时候学骑自行车很像。没有人是看了一本《自行车骑行手册》然后就学会的。你得骑上去，摔几次，知道哪里会翻车，然后慢慢找到平衡。
**技能是摔出来的，好的工具也是磕出来的。**
他在本地把问题复现了一遍，确认是导出模块在处理外部样式表引用时没有完整嵌入，导致 PPTX 打开后样式丢失。渐变色的问题更隐蔽，是不同渲染引擎对 CSS gradient 语法的解析差异。这些细节，如果不去真实导出一次，根本不会发现。
Sebastian Raschka 在他的文章里分析过 Coding Agent 的组成：工具使用、记忆管理、代码仓库上下文。他说得很对，但我觉得漏了一个最重要的：迭代能力。一个不会迭代的 Agent，就像一个只会照菜谱炒菜的厨师，菜谱上没写的，他就不会了。
而宝玉做的事情恰恰相反。他在和 Agent 一起把一个”能用”的工具变成”好用”的工具。
这里面的区别，就像“会做饭”和“会根据冰箱里有什么来调整菜式”。前者是照做，后者是真正懂。
# Agent 陪你发现问题
这里有一个很多人会搞混的概念。
我们总以为 Agent 的价值在于“帮你把事情做完”。你告诉它做什么，它就做，做完你验收。像一个听话的实习生。
但宝玉的迭代日志展示的是另一种模式。他更像是在”邀请”Agent 一起分析问题。他把导出异常的现象描述清楚，Agent 帮他定位根因，然后一起决定怎么修。
这个过程里，宝玉自己的判断力是起点。他得先知道“哪里不对劲”，才能把问题描述清楚。Agent 不会替你感受那个“不对劲”，它只能在你发现问题之后帮你分析为什么不对劲。
Arvind Narayanan 写过一篇文章，讲 AI 还没取代软件工程师，也不会取代。他的核心论点是：coding agents 是”正常技术”，说白了就是增强工具。你还是得知道你要做什么，只是做的过程变快了。
我特别认同这个判断。
翻译成我们能理解的场景就是：宝玉知道他的 Skill 导出有问题，这是他作为使用者的经验。Agent 帮他快速定位了 CSS 样式表和渐变色渲染的差异，这是 Agent 作为分析工具的能力。两者结合，问题才能被高效地解决。
**人的判断力加上 Agent 的执行力，这才是真正有价值的组合。**
如果宝玉自己不知道导出有问题，Agent 不会主动告诉他。如果 Agent 不会分析代码，宝玉也很难自己快速定位到样式表的根因。
这是一种新型的协作关系，我把它叫做”人加 Agent 的手艺人模式”。
在这种模式里，人是产品经理加品控总监，Agent 是工程师加测试员。你定义好坏，它把活干好。你发现问题，它解决问题。
# 你的 Skill 正在等你去发现它的毛病
可能有人会说：我又不是宝玉，我又不会做 Skill。
其实你已经在做了，只是你没意识到。
你在 Claude Code 里写了一段自定义指令，那就是一个 Skill 的雏形。你在 CLAUDE.md 里加了几条项目规范，那也是一种 Skill。你把自己的工作习惯整理成一个可复用的模板，那就是 Skill。
问题不在于你“会不会做”，而在于你“用不用起来”。
Claude Code 的 Skill 生态现在支持自定义 slash commands，你可以把常用的提示词封装成一个个命令，随时调用。还可以在项目的 .claude/commands/ 目录下放 Markdown 文件，团队里其他人也能用。这意味着你今天踩的坑，明天你的同事就不用再踩一遍。
Narayanan 的团队还做过一个研究，量化了 AI Agent 的能力与可靠性之间的差距。他发现，Agent 在标准测试里表现很好，但在真实、混乱的长期任务里，可靠性会大幅下降。
这个发现翻译成我们的经验就是：Skill 在 demo 里跑得很顺，一到真实场景就各种小毛病。
但这些小毛病恰恰是金矿。
每发现一个 bug，你就比昨天更了解这个工具的边界在哪里。每修一个问题，你的 Skill 就比上一版更贴合你的真实需求。修完之后你还会发现，你对这个工具的理解又深了一层。
**这就是为什么我说，好的工具是“长”出来的，不是“设计”出来的。**
设计是坐在桌前想“用户可能遇到什么问题”。长出来是拿到真实场景里去撞，撞出了问题再修。前者靠想，后者靠干。经验这东西，只能自己攒。
你想想，一个好的厨师是怎么练出来的。看菜谱是学不会的，你得在厨房里被油溅过、被刀切过、被火烤过，然后慢慢知道火候在哪里、味道在哪里、手感在哪里。做 Skill 也是一样的道理。
# 每一次翻车都是进步的证据
宝玉的迭代日志里有一句话让我印象很深。他说他把问题在本地复现后，让 Agent 分析原因、给方案、加测试。
“加测试”这三个字，看起来不起眼，但意义重大。
很多人改完一个 bug 就算了，下次遇到同样的问题再改一次。但宝玉多走了一步：把这次的经验固化成了测试用例。下次如果再出现同样的问题，测试会自动拦住。
这个习惯叫“用 bug 来喂养工具”。
我自己的经验也是这样。刚开始用自定义指令的时候，写得很粗糙，跑起来到处漏风。但每遇到一个“不对劲”的地方，我就记下来，想一想为什么会这样，然后改掉。改着改着，那个指令就越来越贴合我真正的需求了。
回头看，最初那版和最终那版之间的距离，就是这些“不对劲”堆出来的。没有它们，你永远不知道边界在哪里。
Guizang 也在做类似的探索。他做的 PPT Skill 配合 Codex 和 HyperFrames，走的是另一条技术路线，但核心逻辑是一样的：先拿去用，用出问题了再改。
他们的共同点是，都在用真实场景去检验自己的工具，而不是坐在那里空想“用户可能会遇到什么”。
整个 Claude Code 的 Skill 生态，正在从“个人工具”走向“社区共享”。你做的 Skill，别人也能用。别人发现的 bug，修完之后你也能受益。这是一个正向循环。
Anthropic 今年在韩国开了新办公室，和韩国的 AI 生态建立了合作。Claude 的新模型 Fable 也刚发布。整个生态在快速扩展，而 Skill 是这个生态里最接地气的一层。它不需要昂贵的显卡，不需要庞大的数据集，甚至不需要你懂机器学习。你只需要一个 Claude Code，一个你想解决的问题，然后动手去做。
它不要求你是研究员，不要求你看得懂论文，不要求你有博士学位。它只要求你一件事：**敢用，敢发现问题，敢把问题修掉。**
我们很多人在 AI 面前会觉得“我不够格”，觉得自己技术不行、英文不好、不是专业人士。但宝玉的迭代日志告诉我们，最核心的能力其实就是”用起来”这一个动作。
你用起来了，问题自然会出现。问题出现了，你自然会想办法去解决。解决了，你的 Skill 就变好了，你的能力也跟着变好了。这是一个正向循环。
这个过程不需要任何人来教你，它会自然而然地发生。就像种子遇到水就会发芽，你只需要把第一步迈出去。
# 愿你也有勇气把第一个“不对劲”说出来
我们很多时候不敢用新工具，说到底是因为怕出错。怕导出来的东西不对，怕在别人面前露怯，怕自己折腾半天还是不行。
但宝玉的迭代日志让我看到的是另一面。他不但不怕出错，还主动在群里分享自己出错的过程，连修复的方案也一并公开。这种开放和坦诚，反而让他走得比谁都快。
因为每一次公开分享“我翻车了，我是这样修的”，都会有人告诉你“我也遇到过这个问题”，或者“你这个方案可以这样优化”。
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